データサイエンスには「目的を明確にすること」が大事だとよく言われます。 データサイエンスに限らず、仕事全般で言われることでしょう。 しかし、目的を明確にしてもデータサイエンスで失敗することは多々あります。 ここでいう成功...

ビジネスの世界でデータサイエンスを実現するには、当然ながらデータサイエンティストは必須です。 しかし、データサイエンティストだけで実現するのは無理でしょう。 ものすごいデータサイエンティストがいるのならば、もしかしたら可...

ビジネスの世界に生きるデータサイエンティストとは、データとその活用領域であるドメインを結びつけるお仕事です。 ドメインとは、営業やマーケティング、生産、経営などのデータを活用する現場のことです。 データサイエンティストと...

データサイエンス（データ分析・活用）と聞くと、ものすごいミラクルを起こす何かであると、勘違いする人も少なくありません。 例えば…… 今まで気づいていない大発見があるとか ワクワクすることが起こりそうとか 成長戦略の要にな...

データ分析・活用を推し進めるとき、ある段階まで進むと、予測モデルが1つのトピックとして登場します。 予測モデルとは、数式で表現されたもので、例えば受注や受注金額、離脱などを予測するためのものです。 当然ながら、予測モデル...

データサイエンスに対し、どのような印象があるでしょうか？ 「データサイエンス」の字面からだと、「データ」と「サイエンス」ということで、データを科学しているかのような印象があるのではないでしょうか。 大学などのアカデミアの...

データが鍵を握る時代が到来しました。 気持ち悪い！　という拒否反応とともに、次のような意見が聞こえてきそうです。 「データごときに何ができる！」 「そこまで大袈裟な……」 「本当かよ！」 さらに、次なような声も聞こえてき...

最近流行りのキーワードです。 AI（人工知能） DL（ディープラーニング） DX（デジタルトランスフォーメーション） データサイエンス IoT（モノのインターネット） デジタルマニュファクチュアリング xTech 自動運...

データサイエンスと言う用語は、数十年前からありました。 2000年代初期のころ、私が所属していたコンサルティング会社の部署名に、「データサイエンス」という言葉がついていたぐらいでしたから。 データサイエンスが必要な理由は...

今あるデータで何をするか？　これから取得するであろうデータで何をするのか？ データ分析・活用を本格したい！　と考えたとき非常に大きな問題でしょう。 そもそも、手段であるデータ分析・活用ありきであること自体、可笑しなことで...